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  {
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   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "from matplotlib.pylab import style #自定义图表风格\n",
    "style.use('ggplot')\n",
    "from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell\n",
    "InteractiveShell.ast_node_interactivity = \"all\"\n",
    "plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] # 解决中文乱码问题"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
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   "source": [
    "import re\n",
    "import jieba.posseg as psg\n",
    "import itertools\n",
    "#conda install -c anaconda gensim\n",
    "from gensim import corpora,models #主题挖掘，提取关键信息\n",
    "\n",
    "# pip install wordcloud\n",
    "from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator\n",
    "from collections import Counter\n",
    "\n",
    "from sklearn import tree\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
    "from sklearn.metrics import classification_report\n",
    "from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
    "import graphviz"
   ]
  },
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    {
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      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>content</th>\n",
       "      <th>creationTime</th>\n",
       "      <th>nickname</th>\n",
       "      <th>referenceName</th>\n",
       "      <th>content_type</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>东西收到这么久，都忘了去好评，美的大品牌，值得信赖，东西整体来看，个人感觉还不错，没有出现什...</td>\n",
       "      <td>2017-04-17 13:01:54</td>\n",
       "      <td>鑫***辰</td>\n",
       "      <td>美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>安装师傅很给力，热水器也好用，感谢美的。</td>\n",
       "      <td>2017-04-17 10:45:33</td>\n",
       "      <td>切***药</td>\n",
       "      <td>美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>还没安装，基本满意</td>\n",
       "      <td>2017-04-17 10:58:33</td>\n",
       "      <td>j***x</td>\n",
       "      <td>美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>电热水器收到了，京东自营商品就是好，发货速度快，品质有保障，安装效果好，宝贝非常喜欢，冬天可...</td>\n",
       "      <td>2017-10-18 20:22:33</td>\n",
       "      <td>j***2</td>\n",
       "      <td>美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>用了几次才来评价，对产品非常满意，加热快保温时间长，售后服务特别好，主动打电话询问送货情况帮...</td>\n",
       "      <td>2017-04-17 09:19:16</td>\n",
       "      <td>j***6</td>\n",
       "      <td>美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                             content         creationTime  \\\n",
       "0  东西收到这么久，都忘了去好评，美的大品牌，值得信赖，东西整体来看，个人感觉还不错，没有出现什...  2017-04-17 13:01:54   \n",
       "1                               安装师傅很给力，热水器也好用，感谢美的。  2017-04-17 10:45:33   \n",
       "2                                          还没安装，基本满意  2017-04-17 10:58:33   \n",
       "3  电热水器收到了，京东自营商品就是好，发货速度快，品质有保障，安装效果好，宝贝非常喜欢，冬天可...  2017-10-18 20:22:33   \n",
       "4  用了几次才来评价，对产品非常满意，加热快保温时间长，售后服务特别好，主动打电话询问送货情况帮...  2017-04-17 09:19:16   \n",
       "\n",
       "  nickname                            referenceName content_type  \n",
       "0    鑫***辰  美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)          pos  \n",
       "1    切***药  美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)          pos  \n",
       "2    j***x  美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)          pos  \n",
       "3    j***2  美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)          pos  \n",
       "4    j***6  美的（Midea）60升预约洗浴 无线遥控 电热水器 F60-15WB5(Y)          pos  "
      ]
     },
     "execution_count": 3,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "raw_data=pd.read_csv('./reviews.csv')\n",
    "raw_data.head()"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "去重之前： 2000\n",
      "去重之后： 1974\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reviews=raw_data.copy()\n",
    "reviews=reviews[['content', 'content_type']]\n",
    "print('去重之前：',reviews.shape[0])\n",
    "reviews=reviews.drop_duplicates()\n",
    "print('去重之后：',reviews.shape[0])"
   ]
  },
  {
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   "outputs": [
    {
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     "text": [
      "物美价廉啊，特别划算的，而且加热速度快。家里用着不错特别方便\n",
      "-----------\n",
      "价格合理，配置挺高，物美价值\n",
      "-----------\n",
      "老师按装是快的，装修中。没试。希望是正常的！\n",
      "-----------\n",
      "五分是习惯\r\n",
      "送的快，装的也快，很好，不过装修进行中，为了吊顶只装了热水器，其它后话吧。\r\n",
      "我也是醉了，热水器遥控器没电池，还是安装哥车里有一个备用的给装上了。\r\n",
      "要赠送的电动牙刷，空气净化器等待配送中&hellip;&hellip;。\r\n",
      "一天时间冰箱降100、洗衣机降40、热水器降100、小厨宝降30、烟灶套降100。不过客服说上报解决，电话通知等待中&hellip;&hellip;\n",
      "-----------\n",
      "安装的小哥非常好，工作很尽心，我们家是老房子，安装比一般家要费力。安装的非常不错。因为整栋楼要用热水，裙子只能这样装。给小哥点个赞。热水器已经买二个了，一如既往地好用。美的大品牌，质量非常好\n",
      "-----------\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 清洗之前\n",
    "content=reviews['content']\n",
    "for i in range(5,10):\n",
    "    print(content[i])\n",
    "    print('-----------')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "物美价廉啊，特别划算的，而且加热速度快。家里用着不错特别方便\n",
      "-----------\n",
      "价格合理，配置挺高，物美价值\n",
      "-----------\n",
      "老师按装是快的，装修中。没试。希望是正常的！\n",
      "-----------\n",
      "五分是习惯\r\n",
      "送的快，装的也快，很好，不过装修进行中，为了吊顶只装了，其它后话吧。\r\n",
      "我也是醉了，遥控器没电池，还是安装哥车里有一个备用的给装上了。\r\n",
      "要赠送的电动牙刷，空气净化器等待配送中&;&;。\r\n",
      "一天时间冰箱降、洗衣机降、降、小厨宝降、烟灶套降。不过客服说上报解决，电话通知等待中&;&;\n",
      "-----------\n",
      "安装的小哥非常好，工作很尽心，我们家是老房子，安装比一般家要费力。安装的非常不错。因为整栋楼要用热水，裙子只能这样装。给小哥点个赞。已经买二个了，一如既往地好用。大品牌，质量非常好\n",
      "-----------\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#清洗之后，将数字、字母、京东美的电热水器字样都删除\n",
    "info=re.compile('[0-9a-zA-Z]|京东|美的|电热水器|热水器|')\n",
    "content=content.apply(lambda x: info.sub('',x))  #替换所有匹配项\n",
    "\n",
    "for i in range(5,10):\n",
    "    print(content[i])\n",
    "    print('-----------')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Building prefix dict from the default dictionary ...\n",
      "Loading model from cache C:\\Users\\ADMINI~1\\AppData\\Local\\Temp\\jieba.cache\n",
      "Loading model cost 1.676 seconds.\n",
      "Prefix dict has been built successfully.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(1974,)"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1974"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[('物美价廉', 'l'), ('啊', 'zg'), ('，', 'x'), ('特别', 'd'), ('划算', 'v'), ('的', 'uj'), ('，', 'x'), ('而且', 'c'), ('加热', 'v'), ('速度', 'n'), ('快', 'a'), ('。', 'x'), ('家里', 's'), ('用', 'p'), ('着', 'uz'), ('不错', 'a'), ('特别', 'd'), ('方便', 'a')]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#分词，由元组组成的list\n",
    "seg_content=content.apply( lambda s:  [(x.word,x.flag) for x in psg.cut(s)] )  \n",
    "\n",
    "seg_content.shape\n",
    "len(seg_content)\n",
    "print(seg_content[5])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "1974"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    32\n",
       "1    11\n",
       "2     6\n",
       "3    39\n",
       "4    44\n",
       "5    18\n",
       "Name: content, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#统计评论词数\n",
    "n_word=seg_content.apply(lambda s: len(s))\n",
    "\n",
    "len(n_word)\n",
    "n_word.head(6)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "63794"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#得到各分词在第几条评论\n",
    "n_content=[ [x+1]*y for x,y in zip(list(seg_content.index),list(n_word))] #[x+1]*y,表示复制y份，由list组成的list\n",
    "index_content_long=sum(n_content,[]) #表示去掉[]，拉平,返回list\n",
    "len(index_content_long)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    [(东西, ns), (收到, v), (这么久, r), (，, x), (都, d), ...\n",
       "1    [(安装, v), (师傅, nr), (很, d), (给, p), (力, n), (，...\n",
       "2    [(还, d), (没, v), (安装, v), (，, x), (基本, n), (满意...\n",
       "3    [(收到, v), (了, ul), (，, x), (自营, vn), (商品, n), ...\n",
       "4    [(用, p), (了, ul), (几次, m), (才, d), (来, v), (评价...\n",
       "Name: content, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[('东西', 'ns'),\n",
       " ('收到', 'v'),\n",
       " ('这么久', 'r'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('都', 'd'),\n",
       " ('忘', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('去', 'v'),\n",
       " ('好评', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('大', 'a'),\n",
       " ('品牌', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('值得', 'v'),\n",
       " ('信赖', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('东西', 'ns'),\n",
       " ('整体', 'n'),\n",
       " ('来看', 'u'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('个人感觉', 'n'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('没有', 'v'),\n",
       " ('出现', 'v'),\n",
       " ('什么', 'r'),\n",
       " ('问题', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('值得', 'v'),\n",
       " ('拥有', 'v'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('师傅', 'nr'),\n",
       " ('很', 'd'),\n",
       " ('给', 'p'),\n",
       " ('力', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('也好', 'y'),\n",
       " ('用', 'p'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('感谢', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('没', 'v'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('基本', 'n'),\n",
       " ('满意', 'v'),\n",
       " ('收到', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('自营', 'vn'),\n",
       " ('商品', 'n'),\n",
       " ('就是', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('发货', 'n'),\n",
       " ('速度', 'n'),\n",
       " ('快', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('品质', 'n'),\n",
       " ('有', 'v'),\n",
       " ('保障', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('效果', 'n'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('宝贝', 'nr'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('喜欢', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('冬天', 't'),\n",
       " ('可以', 'c'),\n",
       " ('小时', 'n'),\n",
       " ('有', 'v'),\n",
       " ('热水', 'n'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('自营', 'vn'),\n",
       " ('值得', 'v'),\n",
       " ('信赖', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('值得', 'v'),\n",
       " ('推荐', 'v'),\n",
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       " ('\\r\\n', 'x'),\n",
       " ('送', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
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       " ('快', 'a'),\n",
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       " ('很', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('不过', 'c'),\n",
       " ('装修', 'v'),\n",
       " ('进行', 'v'),\n",
       " ('中', 'f'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('为了', 'p'),\n",
       " ('吊顶', 'n'),\n",
       " ('只', 'd'),\n",
       " ('装', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('其它', 'r'),\n",
       " ('后', 'f'),\n",
       " ('话', 'n'),\n",
       " ('吧', 'y'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('\\r\\n', 'x'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('也', 'd'),\n",
       " ('是', 'v'),\n",
       " ('醉', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('遥控器', 'n'),\n",
       " ('没', 'v'),\n",
       " ('电池', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('还是', 'c'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('哥', 'n'),\n",
       " ('车里', 's'),\n",
       " ('有', 'v'),\n",
       " ('一个', 'm'),\n",
       " ('备用', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('给装', 'v'),\n",
       " ('上', 'f'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('\\r\\n', 'x'),\n",
       " ('要', 'v'),\n",
       " ('赠送', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('电动牙刷', 'l'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('空气', 'n'),\n",
       " ('净化器', 'n'),\n",
       " ('等待', 'v'),\n",
       " ('配送', 'v'),\n",
       " ('中', 'ns'),\n",
       " ('&', 'x'),\n",
       " (';', 'x'),\n",
       " ('&', 'x'),\n",
       " (';', 'x'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('\\r\\n', 'x'),\n",
       " ('一天', 'm'),\n",
       " ('时间', 'n'),\n",
       " ('冰箱', 'n'),\n",
       " ('降', 'v'),\n",
       " ('、', 'x'),\n",
       " ('洗衣机', 'n'),\n",
       " ('降', 'v'),\n",
       " ('、', 'x'),\n",
       " ('降', 'v'),\n",
       " ('、', 'x'),\n",
       " ('小厨', 'n'),\n",
       " ('宝降', 'nr'),\n",
       " ('、', 'x'),\n",
       " ('烟灶', 'n'),\n",
       " ('套降', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('不过', 'c'),\n",
       " ('客服', 'n'),\n",
       " ('说', 'v'),\n",
       " ('上报', 'v'),\n",
       " ('解决', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('电话', 'n'),\n",
       " ('通知', 'v'),\n",
       " ('等待', 'v'),\n",
       " ('中', 'ns'),\n",
       " ('&', 'x'),\n",
       " (';', 'x'),\n",
       " ('&', 'x'),\n",
       " (';', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('小哥', 'n'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('工作', 'vn'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('尽心', 'd'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('我们', 'r'),\n",
       " ('家', 'm'),\n",
       " ('是', 'v'),\n",
       " ('老房子', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('比', 'p'),\n",
       " ('一般', 'a'),\n",
       " ('家', 'm'),\n",
       " ('要', 'v'),\n",
       " ('费力', 'n'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('因为', 'c'),\n",
       " ('整栋', 'm'),\n",
       " ('楼', 'n'),\n",
       " ('要', 'v'),\n",
       " ('用', 'p'),\n",
       " ('热水', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('裙子', 'n'),\n",
       " ('只能', 'v'),\n",
       " ('这样', 'r'),\n",
       " ('装', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('给', 'p'),\n",
       " ('小哥', 'n'),\n",
       " ('点', 'm'),\n",
       " ('个', 'm'),\n",
       " ('赞', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('已经', 'd'),\n",
       " ('买', 'v'),\n",
       " ('二个', 'm'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('一如既往', 'i'),\n",
       " ('地', 'uv'),\n",
       " ('好用', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
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       " ('没有', 'v'),\n",
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       " ('贵', 'a'),\n",
       " ('很多', 'm'),\n",
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       " ('直接', 'ad'),\n",
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       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('?', 'x'),\n",
       " ('冲着', 'p'),\n",
       " ('元', 'm'),\n",
       " ('以内', 'f'),\n",
       " ('.', 'x'),\n",
       " ('变频', 'vn'),\n",
       " ('级', 'q'),\n",
       " ('能效', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('制冷', 'v'),\n",
       " ('效果', 'n'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('很', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('以后', 'f'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('在', 'p'),\n",
       " ('购物', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('去', 'v'),\n",
       " ('别的', 'r'),\n",
       " ('电器', 'n'),\n",
       " ('问', 'v'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('这', 'r'),\n",
       " ('型号', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('说', 'v'),\n",
       " ('没有', 'v'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('这个', 'r'),\n",
       " ('型号', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('有', 'v'),\n",
       " ('相识', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
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       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('说', 'v'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('这', 'r'),\n",
       " ('下线', 'n'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('师傅', 'nr'),\n",
       " ('说', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('是', 'v'),\n",
       " ('普通', 'nz'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('挺好', 'a'),\n",
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       " ('加热', 'v'),\n",
       " ('很快', 'd'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('购物', 'n'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('满意', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('没', 'd'),\n",
       " ('走用', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装费', 'n'),\n",
       " ('花元', 'nr'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('带', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('喷头', 'v'),\n",
       " ('不能', 'v'),\n",
       " ('用', 'p'),\n",
       " ('槊', 'g'),\n",
       " ('料', 'n'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('得', 'ud'),\n",
       " ('自己', 'r'),\n",
       " ('买', 'v'),\n",
       " ('花', 'v'),\n",
       " ('伞', 'n'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('得', 'ud'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('元', 'm'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('\\r\\n', 'x'),\n",
       " ('麻烦', 'an'),\n",
       " ('啊', 'zg'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('物流', 'n'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('快', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('早上', 't'),\n",
       " ('送来', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('中午', 't'),\n",
       " ('就', 'd'),\n",
       " ('可以', 'c'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('时候', 'n'),\n",
       " ('也', 'd'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('认真', 'ad'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('师傅', 'nr'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('认真', 'ad'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('负责', 'v'),\n",
       " ('任', 'r'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('刚', 'd'),\n",
       " ('开始', 'v'),\n",
       " ('用', 'p'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('不', 'd'),\n",
       " ('知道', 'v'),\n",
       " ('效果', 'n'),\n",
       " ('怎么样', 'r'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('但是', 'c'),\n",
       " ('售后', 'n'),\n",
       " ('确实', 'ad'),\n",
       " ('挺', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('各', 'r'),\n",
       " ('方面', 'n'),\n",
       " ('都', 'd'),\n",
       " ('很', 'd'),\n",
       " ('满意', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('从', 'p'),\n",
       " ('价格', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('产品质量', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('货运', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('调试', 'vn'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('工作人员', 'n'),\n",
       " ('服务态度', 'n'),\n",
       " ('方面', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('还有', 'v'),\n",
       " ('售后服务', 'l'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('挺', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('收费', 'n'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('速度', 'n'),\n",
       " ('很快', 'd'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('管道', 'n'),\n",
       " ('走', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('也', 'd'),\n",
       " ('整齐', 'd'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('用', 'p'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('几天', 'm'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('才', 'd'),\n",
       " ('想', 'v'),\n",
       " ('起来', 'v'),\n",
       " ('晒', 'v'),\n",
       " ('单', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('差点', 'n'),\n",
       " ('忘', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('这款', 'r'),\n",
       " ('很', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('我', 'r'),\n",
       " ('很', 'd'),\n",
       " ('喜欢', 'v'),\n",
       " ('?', 'x'),\n",
       " ('已经', 'd'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('但', 'c'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('没用', 'v'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('看上去', 'v'),\n",
       " ('这样', 'r'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('不多', 'd'),\n",
       " ('做', 'v'),\n",
       " ('评价', 'n'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('凑', 'v'),\n",
       " ('字', 'n'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('人员', 'n'),\n",
       " ('也', 'd'),\n",
       " ('很', 'd'),\n",
       " ('专业', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('值得', 'v'),\n",
       " ('信赖', 'n'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('给', 'p'),\n",
       " ('家里', 's'),\n",
       " ('买', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('挺好用', 'a'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('没', 'v'),\n",
       " ('在家', 'r'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('很好', 'a'),\n",
       " ('之前', 'f'),\n",
       " ('装', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('太阳能', 'n'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('坏掉', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('现在', 't'),\n",
       " ('换', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('方便', 'a'),\n",
       " ('一些', 'm'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('真心', 'd'),\n",
       " ('感觉', 'n'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('装', 'v'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('当晚', 't'),\n",
       " ('三个', 'm'),\n",
       " ('人', 'n'),\n",
       " ('冲凉', 'a'),\n",
       " ('还有', 'v'),\n",
       " ('热水', 'n'),\n",
       " ('没用', 'v'),\n",
       " ('完', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('好评', 'v'),\n",
       " ('真心', 'd'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('喜欢', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('大', 'a'),\n",
       " ('品牌', 'n'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('啊', 'y'),\n",
       " ('赞', 'v'),\n",
       " ('一个', 'm'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('已经', 'd'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('希望', 'v'),\n",
       " ('没什么', 'l'),\n",
       " ('问题', 'n'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('就是', 'd'),\n",
       " ('这么', 'r'),\n",
       " ('完美', 'a'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('以后', 'f'),\n",
       " ('不用', 'v'),\n",
       " ('天天', 't'),\n",
       " ('等', 'u'),\n",
       " ('太阳', 'ns'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('售后', 'n'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('预约', 'v'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('挺', 'd'),\n",
       " ('方便', 'a'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('质量', 'n'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('暖水', 'n'),\n",
       " ('挺快', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('支持', 'v'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('物超所值', 'i'),\n",
       " ('凌晨', 't'),\n",
       " ('一点', 'm'),\n",
       " ('下单', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('点', 'm'),\n",
       " ('多', 'm'),\n",
       " ('送到', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('点', 'm'),\n",
       " ('员工', 'n'),\n",
       " ('上门', 'ns'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('速度', 'n'),\n",
       " ('效率', 'n'),\n",
       " ('扛', 'v'),\n",
       " ('扛', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('特别', 'd'),\n",
       " ('是', 'v'),\n",
       " ('赞扬', 'v'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('师傅', 'nr'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('特别', 'd'),\n",
       " ('专业', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('一', 'm'),\n",
       " ('进门', 'v'),\n",
       " ('就', 'd'),\n",
       " ('换上', 'v'),\n",
       " ('自己', 'r'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('鞋套', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('过程', 'n'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('弄脏', 'n'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('地方', 'n'),\n",
       " ('全部', 'n'),\n",
       " ('擦', 'v'),\n",
       " ('干净', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('好评', 'v'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('试用', 'vn'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('这个', 'r'),\n",
       " ('量', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('两三个', 'm'),\n",
       " ('人用', 'n'),\n",
       " ('刚好', 'd'),\n",
       " ('合适', 'a'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('东西', 'ns'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('价格', 'n'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('实惠', 'vn'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('试', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('下', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('加热', 'v'),\n",
       " ('很快', 'd'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('省', 'n'),\n",
       " ('电', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('老爸', 'n'),\n",
       " ('说', 'v'),\n",
       " ('看起来', 'v'),\n",
       " ('很大', 'a'),\n",
       " ('气', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('遥控', 'vn'),\n",
       " ('挺', 'd'),\n",
       " ('灵敏', 'nr'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('客服', 'n'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('负责', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('才', 'd'),\n",
       " ('花', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('多', 'm'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('规范', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('强烈推荐', 'i'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('*', 'x'),\n",
       " ('下', 'f'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('单', 'n'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('十四号', 'm'),\n",
       " ('送到', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('打', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('电话', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('今天', 't'),\n",
       " ('师傅', 'nr'),\n",
       " ('就', 'd'),\n",
       " ('来', 'v'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('师傅', 'nr'),\n",
       " ('态度', 'n'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('干活', 'a'),\n",
       " ('细致', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('拆', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('老', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('连', 'nr'),\n",
       " ('后面', 'f'),\n",
       " ('几年', 'm'),\n",
       " ('没擦', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('墙面', 'n'),\n",
       " ('都', 'd'),\n",
       " ('给', 'p'),\n",
       " ('擦', 'v'),\n",
       " ('干净', 'a'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('赞', 'v'),\n",
       " ('一个', 'm'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('收费', 'n'),\n",
       " ('也', 'd'),\n",
       " ('比较', 'd'),\n",
       " ('合理', 'vn'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('*', 'x'),\n",
       " ('块钱', 'n'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('刚', 'd'),\n",
       " ('装', 'v'),\n",
       " ('上', 'f'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('还', 'd'),\n",
       " ('没用', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('之前', 'f'),\n",
       " ('海尔', 'nrt'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('用', 'p'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('四年', 'm'),\n",
       " ('多', 'm'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('漏水', 'n'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('售后', 'n'),\n",
       " ('来看', 'u'),\n",
       " ('说', 'v'),\n",
       " ('是', 'v'),\n",
       " ('内胆', 'n'),\n",
       " ('漏', 'v'),\n",
       " ('了', 'ul'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('修', 'v'),\n",
       " ('不如', 'c'),\n",
       " ('买', 'v'),\n",
       " ('新', 'a'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('现在', 't'),\n",
       " ('保修', 'v'),\n",
       " ('八年', 't'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('总体', 'n'),\n",
       " ('不错', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('给', 'p'),\n",
       " ('好评', 'v'),\n",
       " ('。', 'x'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('让', 'v'),\n",
       " ('人', 'n'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('满意', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('售后', 'n'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('认真负责', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('从', 'p'),\n",
       " ('货物', 'n'),\n",
       " ('到达', 'v'),\n",
       " ('目的地', 'n'),\n",
       " ('开始', 'v'),\n",
       " ('就', 'd'),\n",
       " ('咨询', 'vn'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('事宜', 'n'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('指导', 'n'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('人员', 'n'),\n",
       " ('到场', 'd'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('一直', 'd'),\n",
       " ('都', 'd'),\n",
       " ('是', 'v'),\n",
       " ('大', 'a'),\n",
       " ('厂家', 'n'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('感觉', 'n'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('不愧', 'a'),\n",
       " ('销量', 'n'),\n",
       " ('那么', 'r'),\n",
       " ('高', 'a'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('安装', 'v'),\n",
       " ('人员', 'n'),\n",
       " ('讲解', 'v'),\n",
       " ('细致', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('从头到尾', 'i'),\n",
       " ('满分', 'd'),\n",
       " ('好评', 'v'),\n",
       " ('！', 'x'),\n",
       " ('质量', 'n'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('好', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('与', 'p'),\n",
       " ('卖家', 'n'),\n",
       " ('描述', 'v'),\n",
       " ('的', 'uj'),\n",
       " ('完全一致', 'i'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('满意', 'v'),\n",
       " (',', 'x'),\n",
       " ('真的', 'd'),\n",
       " ('很', 'zg'),\n",
       " ('喜欢', 'v'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('完全', 'ad'),\n",
       " ('超出', 'v'),\n",
       " ('期望值', 'n'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('发货', 'n'),\n",
       " ('速度', 'n'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('快', 'a'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " ('包装', 'v'),\n",
       " ('非常', 'd'),\n",
       " ('仔细', 'ad'),\n",
       " ('、', 'x'),\n",
       " ('严实', 'ad'),\n",
       " ('，', 'x'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ('物流', 'n'),\n",
       " ('公司', 'n'),\n",
       " (' ', 'x'),\n",
       " ...]"
      ]
     },
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    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "list"
      ]
     },
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    },
    {
     "data": {
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       "63794"
      ]
     },
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    }
   ],
   "source": [
    "#分词及词性，去掉[]，拉平\n",
    "seg_content.head()\n",
    "\n",
    "seg_content_long=sum(seg_content,[])\n",
    "\n",
    "seg_content_long\n",
    "\n",
    "type(seg_content_long)\n",
    "len(seg_content_long)"
   ]
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       "63794"
      ]
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       "63794"
      ]
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    }
   ],
   "source": [
    "#得到加长版的分词、词性\n",
    "word_long=[x[0] for x in seg_content_long]\n",
    "nature_long=[x[1] for x in seg_content_long]\n",
    "\n",
    "len(word_long)\n",
    "len(nature_long)"
   ]
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       "63794"
      ]
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   ],
   "source": [
    "#content_type拉长\n",
    "n_content_type=[ [x]*y for x,y in zip(list(reviews['content_type']),list(n_word))] #[x+1]*y,表示复制y份\n",
    "content_type_long=sum(n_content_type,[]) #表示去掉[]，拉平\n",
    "\n",
    "len(content_type_long)"
   ]
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       "(63794, 4)"
      ]
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>index_content</th>\n",
       "      <th>word</th>\n",
       "      <th>nature</th>\n",
       "      <th>content_type</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>东西</td>\n",
       "      <td>ns</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>收到</td>\n",
       "      <td>v</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>这么久</td>\n",
       "      <td>r</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>，</td>\n",
       "      <td>x</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>都</td>\n",
       "      <td>d</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   index_content word nature content_type\n",
       "0              1   东西     ns          pos\n",
       "1              1   收到      v          pos\n",
       "2              1  这么久      r          pos\n",
       "3              1    ，      x          pos\n",
       "4              1    都      d          pos"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "review_long=pd.DataFrame({'index_content':index_content_long,\n",
    "                        'word':word_long,\n",
    "                        'nature':nature_long,\n",
    "                        'content_type':content_type_long})\n",
    "review_long.shape\n",
    "review_long.head()"
   ]
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    {
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      "text/plain": [
       "array(['ns', 'v', 'r', 'x', 'd', 'ul', 'a', 'n', 'u', 'nr', 'p', 'y',\n",
       "       'vn', 't', 'c', 'm', 'l', 'b', 'i', 'uj', 'zg', 's', 'uz', 'nz',\n",
       "       'f', 'uv', 'ad', 'q', 'j', 'g', 'ud', 'an', 'nrt', 'vg', 'ng', 'k',\n",
       "       'o', 'mq', 'df', 'e', 'vd', 'z', 'nt', 'tg', 'rz', 'ug', 'yg', 'h',\n",
       "       'vq', 'ag', 'rr'], dtype=object)"
      ]
     },
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    }
   ],
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    "review_long['nature'].unique()"
   ]
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    {
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       "(51436, 4)"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#去除标点符号\n",
    "review_long_clean=review_long[review_long['nature']!='x'] #x表示标点符合\n",
    "review_long_clean.shape"
   ]
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    {
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      "text/plain": [
       "1491"
      ]
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    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['\\ufeff?\\n', '、\\n', '。\\n', '“\\n', '”\\n']"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#导入停用词\n",
    "stop_path=open('chineseStopWords.txt','r',encoding='UTF-8')\n",
    "stop_words=stop_path.readlines()\n",
    "\n",
    "len(stop_words)\n",
    "stop_words[0:5]"
   ]
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    {
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      "text/plain": [
       "['\\ufeff?', '、', '。', '“', '”']"
      ]
     },
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    }
   ],
   "source": [
    "#停用词，预处理\n",
    "stop_words=[word.strip('\\n') for word in stop_words]\n",
    "stop_words[0:5]"
   ]
  },
  {
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    {
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      "text/plain": [
       "4591"
      ]
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    },
    {
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       "(27732, 4)"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#得到不含停用词的分词表\n",
    "word_long_clean=list(set(word_long)-set(stop_words))\n",
    "len(word_long_clean)\n",
    "\n",
    "review_long_clean=review_long_clean[review_long_clean['word'].isin(word_long_clean)]\n",
    "review_long_clean.shape"
   ]
  },
  {
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    {
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      "text/plain": [
       "index_content\n",
       "1       15\n",
       "2        4\n",
       "3        3\n",
       "4       23\n",
       "5       25\n",
       "        ..\n",
       "1996     7\n",
       "1997    15\n",
       "1998     3\n",
       "1999     9\n",
       "2000     8\n",
       "Name: word, Length: 1967, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "27732"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#再次统计每条评论的分词数量\n",
    "n_word=review_long_clean.groupby('index_content').count()['word']\n",
    "n_word\n",
    "\n",
    "index_word=[ list(np.arange(1,x+1)) for x in list(n_word)] \n",
    "index_word_long=sum(index_word,[]) #表示去掉[]，拉平\n",
    "\n",
    "len(index_word_long)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
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   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "C:\\Users\\Administrator\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: \n",
      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
      "\n",
      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
      "  \"\"\"Entry point for launching an IPython kernel.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>index_content</th>\n",
       "      <th>word</th>\n",
       "      <th>nature</th>\n",
       "      <th>content_type</th>\n",
       "      <th>index_word</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>东西</td>\n",
       "      <td>ns</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>收到</td>\n",
       "      <td>v</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>这么久</td>\n",
       "      <td>r</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>忘</td>\n",
       "      <td>v</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>好评</td>\n",
       "      <td>v</td>\n",
       "      <td>pos</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   index_content word nature content_type  index_word\n",
       "0              1   东西     ns          pos           1\n",
       "1              1   收到      v          pos           2\n",
       "2              1  这么久      r          pos           3\n",
       "5              1    忘      v          pos           4\n",
       "8              1   好评      v          pos           5"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "review_long_clean['index_word']=index_word_long\n",
    "review_long_clean.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
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       "(10154, 5)"
      ]
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    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
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       " '质量 好 卖家 描述 完全一致 满意 真的 喜欢 超出 期望值 发货 速度 快 包装 仔细 严实 物流 服务态度 好 运送 速度 很快 满意 购物',\n",
       " '速度 快 服务 好 安装 师傅 好 悲 催 号到 号 便宜 安装 材料费 花 元',\n",
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       " '一段时间 总体 感觉 不错 保温 性能 挺 好 遥控器 功能 小孩子 值得 推荐',\n",
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       " '这次 消费 生气 安装 服务 广州 海珠区 新港 西 地区 差 周三 预约 好 周五 点 上门 安装 周五 点 半 安装 人员 打电话 来说 预约 电话 时间 下午 安装 打电话 还要 提早 两天 预约 时间 安排 差 恶虐 借口 请假 在家 一个 上午 几个 吵 很久 肯 中午 电话 预约 特意 问 明白 要否 收费 客服 水管 收费 收费 上门 零件 收费 一个 转弯 接口 居然 收元 简直 打劫 安装 出示 收费 标准 小册子 零件 图片 拉伸 变形 小图标 识别 零件 实际上 开价 安装 人员 装 水管 有意 装 两个 弯位 估计 多用 几个 转弯 接口 极其 难看 糟糕 出水 水压 冷水 降低 很多 安装 人员 承认 安装 对比 两个 储水 发现 安装 人员 一共 收 元 安装 人员 电话 回访 记得 好评 心想 便宜 想 占 电话 回访 投诉 应付 打交道',\n",
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       " '买 时间 设定 预约 只能 预约 几个 小时 请 看好 安装 费用 安装费 元 元 包括 两个 角阀 一个 支架 请 看好 安装 费用 安装费 元 元 包括 两个 角阀 一个 支架 请 看好 安装 费用 安装费 元 元 包括 两个 角阀 一个 支架',\n",
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       " '从此 远离 平台 服务 差 好评 均 给与 售后服务 赞 购买 此款 家庭 线路 电压 稳 连续 调整 导致 卧室 吊灯 烧毁 售后 协助 确认 电压 稳 特 申请 天无 理由 退货 竟然 天无 理由 退货 打折 退货 只能 退 八折 退货 态度强硬 电压 无关 一个 平台 买 东西 天无 理由 全款 就算 一个 衣服 适合 全款 退 竟然 折退 鸟 规则 最终 协调 当地 售后 最终 售后 态度 诚恳 服务 好 家庭 大大小小 台 产品 均 远离',\n",
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       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
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       " ['pos'],\n",
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       " ['pos'],\n",
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       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['pos'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ['neg'],\n",
       " ...]"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#第一步：构造特征空间和标签\n",
    "\n",
    "Y=[]\n",
    "for ind in review_long_clean.index_content.unique():\n",
    "    y=[ word for word in review_long_clean.content_type[review_long_clean.index_content==ind].unique() ]\n",
    "    Y.append(y)\n",
    "len(Y)\n",
    "\n",
    "X=[]\n",
    "for ind in review_long_clean.index_content.unique():\n",
    "    term=[ word for word in review_long_clean.word[review_long_clean.index_content==ind].values ]\n",
    "    X.append(' '.join(term))\n",
    "len(X)\n",
    "\n",
    "X\n",
    "Y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer\n",
    "ctv = CountVectorizer()"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  (0, 350)\t2\n",
      "  (0, 2212)\t1\n",
      "  (0, 3739)\t1\n",
      "  (0, 1483)\t1\n",
      "  (0, 1167)\t1\n",
      "  (0, 644)\t2\n",
      "  (0, 631)\t1\n",
      "  (0, 2255)\t1\n",
      "  (0, 2473)\t1\n",
      "  (0, 379)\t1\n",
      "  (0, 330)\t1\n",
      "  (0, 2065)\t1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "x_ctv = ctv.fit_transform(X)\n",
    "print(x_ctv[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "4041"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "vocabulary = ctv.get_feature_names()\n",
    "len(vocabulary)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
    "# = TfidfVectorizer()"
   ]
  },
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    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "tfv = TfidfVectorizer()"
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
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    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "  (0, 2065)\t0.29246986999743896\n",
      "  (0, 330)\t0.14599607347850055\n",
      "  (0, 379)\t0.38818922700044334\n",
      "  (0, 2473)\t0.34311686858482704\n",
      "  (0, 2255)\t0.29246986999743896\n",
      "  (0, 631)\t0.19725503043147097\n",
      "  (0, 644)\t0.3857809854960504\n",
      "  (0, 1167)\t0.18803372406894905\n",
      "  (0, 1483)\t0.21472748615855336\n",
      "  (0, 3739)\t0.34311686858482704\n",
      "  (0, 2212)\t0.2049222969119488\n",
      "  (0, 350)\t0.3320608552214538\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "x_tfv = tfv.fit_transform(X)\n",
    "print(x_tfv[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  (0, 3739)\t0.34311686858482704\n",
      "  (0, 2473)\t0.34311686858482704\n",
      "  (0, 2255)\t0.29246986999743896\n",
      "  (0, 2212)\t0.2049222969119488\n",
      "  (0, 2065)\t0.29246986999743896\n",
      "  (0, 1483)\t0.21472748615855336\n",
      "  (0, 1167)\t0.18803372406894905\n",
      "  (0, 644)\t0.3857809854960504\n",
      "  (0, 631)\t0.19725503043147097\n",
      "  (0, 379)\t0.38818922700044334\n",
      "  (0, 350)\t0.3320608552214538\n",
      "  (0, 330)\t0.14599607347850055\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer\n",
    "tft = TfidfTransformer()\n",
    "x_tft = tft.fit_transform(x_ctv)\n",
    "print(x_tft[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "True\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "format_x_tfv = ['%.14f' % number for number in x_tfv[0].toarray().flatten()]\n",
    "format_x_tft = ['%.14f' % number for number in x_tft[0].toarray().flatten()]\n",
    "print( (format_x_tfv == format_x_tft) )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "True\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "format_x_tfv = ['%.14f' % number for number in x_tfv[563].toarray().flatten()]\n",
    "format_x_tft = ['%.14f' % number for number in x_tft[563].toarray().flatten()]\n",
    "print( (format_x_tfv == format_x_tft) )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "4041"
      ]
     },
     "execution_count": 37,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "vocabulary = tfv.get_feature_names()\n",
    "len(vocabulary)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<1x1048576 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'\n",
       "\twith 12 stored elements in Compressed Sparse Row format>"
      ]
     },
     "execution_count": 39,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer\n",
    "hv = HashingVectorizer()\n",
    "x_hv = hv.transform(X)\n",
    "x_hv[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  (0, 3974)\t-1.0\n",
      "  (0, 107260)\t1.0\n",
      "  (0, 111264)\t-1.0\n",
      "  (0, 120348)\t-2.0\n",
      "  (0, 334190)\t-1.0\n",
      "  (0, 361031)\t1.0\n",
      "  (0, 423320)\t-1.0\n",
      "  (0, 465476)\t-1.0\n",
      "  (0, 693104)\t-1.0\n",
      "  (0, 888628)\t1.0\n",
      "  (0, 1012799)\t-1.0\n",
      "  (0, 1031155)\t-2.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "hv = HashingVectorizer(norm = None)\n",
    "x_hv = hv.transform(X)\n",
    "print(x_hv[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 43,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "x_hv_pos = [abs(x) for x in x_hv[456].toarray().flatten()]\n",
    "x_ctv_value = [int(x) for x in x_ctv[456].toarray().flatten() if x != 0]\n",
    "x_hv_value = [int(x) for x in x_hv_pos if x != 0]\n",
    "x_ctv_value = x_ctv_value.sort()\n",
    "x_hv_value = x_hv_value.sort()\n",
    "x_ctv_value == x_hv_value"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Word2Vec(vocab=1365, size=100, alpha=0.025)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from gensim.models import Word2Vec\n",
    "clean_words = [word.split() for word in X]\n",
    "\n",
    "wv_model = Word2Vec(clean_words, min_count = 3, workers = 8, window = 5)\n",
    "print(wv_model)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_wv_mean(one_sample, model, size):\n",
    "    result = np.zeros(size).reshape(1, size)\n",
    "    count = 0\n",
    "    for word in one_sample:\n",
    "        try:\n",
    "            result = result + model.wv[word]\n",
    "            count = count + 1\n",
    "        except:\n",
    "            pass\n",
    "    if count != 0:\n",
    "        result = result / count\n",
    "    return result\n",
    "\n",
    "size = 100\n",
    "x_wv_mean = get_wv_mean(clean_words[0], wv_model, size)\n",
    "for i in range(1, len(clean_words)):\n",
    "    x_wv_mean = np.concatenate((x_wv_mean, get_wv_mean(clean_words[i], wv_model, size)), axis = 0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 47,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(1967, 100)"
      ]
     },
     "execution_count": 47,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "x_wv_mean.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "row_length = len(X)\n",
    "col_length = len(wv_model.wv.vocab)\n",
    "matrix = np.zeros([row_length, col_length])\n",
    "\n",
    "for row in range(0, row_length):\n",
    "    for vocab in wv_model.wv.vocab:\n",
    "        max_similarity = 0\n",
    "        for col in range(0, len(clean_words[row])):\n",
    "            clean_word = clean_words[row][col]\n",
    "            similarity = 0\n",
    "            try:\n",
    "                similarity = wv_model.wv.similarity(vocab, clean_word)\n",
    "            except:\n",
    "                pass\n",
    "            if similarity > max_similarity:\n",
    "                max_similarity = similarity\n",
    "        matrix[row][col] = max_similarity"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument\n",
    "clean_words = [word.split() for word in df['clean_sentence']]\n",
    "documents = [TaggedDocument(doc, [i]) for i, doc in enumerate(clean_words)]\n",
    "dv_model = Doc2Vec(documents, vector_size=5, window=2, min_count=1, workers=4)\n",
    "\n",
    "matrix_dv = []\n",
    "for sentence, _ in documents:\n",
    "    matrix_dv.append(dv_model.infer_vector(sentence))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "matrix_dv[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from tensorflow.python.keras.preprocessing import sequence\n",
    "from tensorflow.python.keras.preprocessing import text\n",
    "\n",
    "tokenizer = text.Tokenizer(num_words = 1000)\n",
    "tokenizer.fit_on_texts(df['clean_sentence'])\n",
    "print(len(tokenizer.word_index))\n",
    "\n",
    "x_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X)\n",
    "print(x_seq[:1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(X[:1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(len(tokenizer.word_index))\n",
    "\n",
    "print(type(tokenizer.word_index))\n",
    "print(tokenizer.word_index)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "max_len = np.max([len(s) for s in x_seq])\n",
    "print('max_train_len: ', max_len)\n",
    "x_seq = sequence.pad_sequences(x_seq, maxlen = max_len)\n",
    "print(x_seq[0])print(len(x_seq[0]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
